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title: "Data flow とは"
slug: "dataflow-info"
updated: 2026-09-17T09:29:58Z
published: 2026-09-17T09:29:58Z
canonical: "guide.ncloud-docs.com/dataflow-info"
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# Data flow とは

VPC環境で利用できます。

Data Flowを利用する全体のシナリオを学習する前に Data Flowに対する概念と使用例を説明します。

          参考

          

Data Flowの概念の円滑な理解のために、[用語](/docs/ja/dataflow-glossary)をご参照ください。

## ジョブとデータパイプライン

Data Flowで構成できるデータパイプラインは以下の構成図の通りです。 ![image](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/dataflow-info_conceptual_diagram_jp.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T13%3A30%3A31Z&se=2026-10-26T14%3A30%3A31Z&sr=c&sp=r&sig=Fhto0GLKwY79IQIy7qHSj10gqI03Z2Rc%2Fc05ndMdlKM%3D)

- データパイプラインはデータソース(ソースノード)、データ収集/変換(変換ノード)、データ保存場所(ターゲットノード)で構成されます。
- ジョブ(ETL Job)はデータソースからデータを抽出して変換した後、ターゲットノードに保存します。
- ワークフロー(Workflow)は複数のジョブを順次連結し　、ジョブスケジュールを予約してイベントを処理します。
- トリガー(Trigger)はジョブスケジュールを定義したファイルです。
- 複数のジョブと複数のワークフローを作成でき、Data Flowダッシュボードで実行状況をモニタリングできます。
- NAVERクラウドプラットフォームの Object Storage、Data Catalogをソースノードとターゲットノードとして使用できます。
- ジョブの実行スクリプトとジョブ履歴が Object Storageに保存されます。
- Data Catalogテーブルから読み取ったデータの詳細情報とスキーマを活用できます。
- Object Storageバケットにアップロードしたデータを一括変換して保存できます。

          参考

          

2024年1月のリリースバージョンには以下のような制限事項があります。

- データソースとターゲットとして Object Storage、Cloud DB for MySQL、Data Catalogをサポートします。今後 NAVERクラウドプラットフォームの Cloud DBと顧客会社の On-premiseデータベースの連携をサポートする計画です。
- ワークフローは複数のトリガーと複数のジョブを組み合わせて構成するように設計されています。しかし今回のリリースではワークフロー1つにトリガー1つとジョブ1つのみ構成できます。今後のリリースで複数のトリガー/ジョブ構成およびイベントのノード構成を確認できます。

## 適用例

Data Flowの使用シナリオは様々な形で構成できます。このガイドで提供する使用シナリオの例は Data Flowの理解に役立つためのものです。

### 列の併合使用シナリオ

2つの jsonファイルを読み取り、列を併合した後に csvファイルで保存します。

1. Object Storageで各 jsonファイルを盛り込むお互い違うバケット2つとターゲットデータを盛り込むバケット1つを作成
2. バケット2つに各 jsonファイルをアップロード
3. Data Flowで2つのデータの列の併合変換ジョブ(Job)を作成
  1. ソースノード2つを作成して2つの jsonファイルを指定
  2. 列の併合変換設定
  3. ターゲットノードにバケット設定およびデータ形式で csvを設定
4. ジョブとトリガー(Trigger)を設定して実行ワークフロー(Workflow)を作成
5. トリガーによってワークフローが実行されると Object Storageのバケットで保存された csvファイルを確認

### プロパティ定義使用のシナリオ

データテーブルを読み取ってターゲットノードのスキーマを定義します。

1. Data Catalogでデータテーブルを作成
2. Object Storageでターゲットデータを盛り込むバケット1つを作成
3. Data Flowで当該テーブルのプロパティ定義変換ジョブ(Job)を作成
  1. ソースノードにテーブルとスキーマバージョンを設定
  2. プロパティ定義の変換設定およびソースとターゲットノード間のスキーマをマッピング
  3. ターゲットノードにバケット設定およびデータ形式を設定
4. ジョブとトリガー(Trigger)を設定して実行ワークフロー(Workflow)を作成
5. トリガーによってワークフローが実行されると Object Storageのバケットで保存されたスキーマファイルを確認